本文基于Keras框架和维基百科中文预训练词向量Word2vec模型，分别实现由GRU、LSTM、RNN神经网络组成的词性标注模型，并且将模型封装，使用python Django web框架搭建网站，使用户通过网页界面实现词性标注模型的使用与生成。

本文使用python语言完成了在线电子零售公司的跨国交易数据集的数据分析与可视化、根据关联规则原理设计实现了基于Apriori算法的关联规则挖掘程序并将程序封装、使用封装好的关联规则挖掘程序对数据集进行关联规则的挖掘，并对挖掘结果进行分析。......

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这是一个教程，目的是对机器翻译的基础知识和建模方法进行较为系统的介绍，并在此基础上对机器翻译的一些前沿技术展开讨论（前身为《机器翻译：统计建模与深度学习方法》）。

本文通过美国人口普查年收入数据集演示了对原始数据的数据挖掘与探索过程，包括数据预处理、特征工程、数据转换、数据可视化分析过程，《数据挖掘导论》与《数据挖掘-实用机器学习工具与技术》提供理论指导。希望通过本文对大家学习数据挖掘有所帮助，对数据进行挖掘是为了更好地进行加下来的数据建模。

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本文使用Python Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotl，以及百度提供的绘制可视化地图接口BMap等工具，对武汉市14个区的房价数据进行可视化分析，绘制了房价分布热力地图、房价分布旭日图等众多图表，数据来源为使用Python Scrapy 和 Selenium 从链家、贝壳网上爬取的房价及其相关数据，共5056条数据。...

本文构建的全连接神经网络模型结构图如上。纯使用Python numpy来进行矩阵计算。其中中间隐藏层的数量以及各层（输入层、隐藏层、输出层）的神经单元数量均可 自由设置，本文构造的神经网络并不是专门为识别手写数字而写死的，而是可以根据 任务的需要，自由改变神经网络的参数（如层数、神经单元数、学习率、学习率衰减值 等）。.本文已将神经网络模型程序封装成类，神经网络的各参数为类中属性，神经网络的生成、

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